本指南包含以下章節：
- 張量和運算：介紹 TensorFlow.js 的構成要素，包括張量、資料、形狀和資料類型
- 平台和環境：概述 TensorFlow.js 中不同的平台和環境，以及各自的優缺點。
- 模型和層：瞭解如何使用層和 Core API 在 TensorFlow.js 中建構模型。
- 訓練模型：訓練簡介 (介紹模型、最佳化器、損失、指標和變數)。
- 儲存及載入模型：瞭解如何儲存及載入 TensorFlow.js 模型。
- 模型轉換：瞭解 TensorFlow.js 生態系統中可用模型類型的概況，以及模型轉換的詳細資料。
- 與 Python tf.keras 的差異：瞭解 TensorFlow.js 和 Python
tf.keras的主要差異和功能，以及 JavaScript 的 API 使用慣例。 - 在 Node.js 中使用 TensorFlow.js：瞭解三個可用 Node.js 繫結各自的優缺點和系統需求。
- 在雲端部署 TensorFlow.js Node 專案：瞭解如何在雲端平台上使用 tfjs-node 套件部署 Node.js 流程。